
感应电机矢量控制调速仿真PI参数自整定 Matlab/Simulink模型
感应电机矢量控制这玩意儿,搞过电机控制的兄弟都知道,PI参数调试简直就是玄学。但今天这个S
imulink模型有点东西——只要输入电机参数,双环PI参数直接自动生成,连抗饱和系数都能自己算。咱们
边看代码边唠嗑,看看这波自动化怎么实现的。
先看电流环的骚操作。模型里的Park变换可不是摆设,配合这个解耦函数直接让Id/Iq各玩各的:
```matlab
function [Vd_out, Vq_out] = current_decouple(Iq_ref, Id_ref, Ld, Lq, omega_e, Ts)
persistent Vd_prev Vq_prev;
% 解耦项计算
cross_coupling = omega_e * Lq * Iq_ref;
Vd = (Ld/(Ts+0.0001))*(Id_ref - Id_meas) + cross_coupling; % 避免除零
Vq = (Lq/(Ts+0.0001))*(Iq_ref - Iq_meas) - omega_e*Ld*Id_meas;
% 限幅处理
Vd_out = saturate(Vd, -Vdc/2, Vdc/2);
Vq_out = saturate(Vq, -Vdc/2, Vdc/2);
```
这里有个小细节:Ts是采样时间,分母加了个0.0001防止刚启动时Ts过小导致的数值爆炸。这种处
理在实物控制器里也常见,毕竟实际运行中什么鬼情况都可能出现。
转速环的抗饱和才是重头戏。看看这个自整定PID怎么玩转转动惯量:
```matlab
function [Kp_spd, Ki_spd, K_anti] = auto_tune_spd(J, tau_m, max_current)
% 根据机械时间常数计算
Kp_spd = 0.6 * J / tau_m;
Ki_spd = Kp_spd / (3 * tau_m);
% 抗饱和系数与电流限制联动
K_anti = 1 / (max_current * sqrt(J));
```
这个公式看着像经验公式?其实来自IEEE那篇《自整定PID在电机控制中的应用》(具体文献找我要)
。重点在于K_anti和max_current的绑定,电流越大抗饱和力度越猛,这比固定系数聪明多了。
波形效果方面(假装有图),转速爬升时Iq电流像猎豹扑食一样冲上去,但到了目标转速又能秒变鹌
鹑。三相电流在0.2秒内完成从野马到家猫的蜕变,Id电流稳得像老狗——这说明解耦确实生效了。